Red flag alert 🚩

У всех есть свои ред флаги - у наших координаторов стажировок тоже😏

Советуем изучить, чтобы твое интервью прошло гладко💫

🚩Кандидат ничего не пишет для себя, не интересуется ИТ сферой, не в курсе новых технологий и инструментов, которые появились на рынке.

🚩Кандидат слишком неформально относится к процессу собеседования. Курит, использует ненормативную лексику, не придерживается делового формата общения с куратором.

🚩Кандидат не придает значения опрятному внешнему виду и локации, в которой проходит собеседование. Хоть интервью и происходит в удалённом формате, оно не перестает быть формальным видом коммуникации.

🚩Кандидат слушает без интереса, не задаёт вопросов, либо наоборот, перебивает, говорит очень много и не по делу.

🚩 Кандидат опаздывает на собеседование, заранее не предупредив, и не извиняется за задержку начала встречи.

🚩Кандидат не уделил время подготовке к интервью. Только во время самого собеседования вспоминает, на каком языке он пишет, листает гит, не может внятно рассказать о проекте.

🚩Кандидат не проверил заранее исправность интернета/камеры/микрофона.

🚩Кандидат самостоятельно не узнал ничего о компании, кроме ее названия.

🚩Кандидат заваливает куратора сообщениями вне рабочего времени.

Сохраняй как чек-лист и проверяй себя перед интервью😉
#modsen_инсайты

Нужны ли front-end разработчику знания о UI/UX дизайне? 🧐

Тому, кто хочет стать настоящим профессионалом своего дела - однозначно нужны 🙌🏻

Сохраняй топ книг, чтобы твои интерфейсы не только работали, но и нравились💕

📚UI Design Principles - Michael Filipiuk
О принципах дизайна, цвете, грамотном использовании пустого пространства и привлечении внимания клиентов.

📚Don’t Make Me Think - Steve Krug
Классика про юзабилити: как делать интерфейсы, понятные без инструкции.

📚Refactoring UI - Adam Wathan & Steve Schoger
Пошаговое руководство по созданию интерфейса, подготовленное опытным разработчиком и дизайнером.

📚Designing Interfaces - Jenifer Tidwell
Книга о том, что работает в интерфейсах и почему.

📚Психбольница в руках пациентов - Alan Cooper
Учит тому, как правильно выполнять UX-проектирование перед написанием кода.

Вперёд - прокачивать вкус и понимание хорошего дизайна 🧡
#modsen_подборки

Пока топ-клубы мира готовятся к финалам Лиги Европы и Лиги чемпионов, мы решили не ждать трансляций и сами вышли на поле ⚽️

В последний день майских праздников собрались командой, чтобы поиграть в футбол и зарядиться энергией на месяц вперёд 🙌🏻

А за какой футбольный клуб болеешь ты? 🤔
Делись в комментариях - посмотрим, чьих фанатов у нас тут больше 💪🏻
#modsen_life

Что не расскажут туториалы по ML инженерингу...

... расскажет PhD, Senior Machine Learning Engineer в MODSEN Глеб Басалыга🔥

Что будет с ML через 5 лет? Без каких навыков не обойтись ни одному ML инженеру? Как студенту прокачаться в ML?

Ищи ответы в нашем новом интервью👇🏻

📌 Как ты пришел в машинное обучение?
👱🏼‍♂️: Я закончил БГУ со специализацией в теоретической физике и в 2000 году выиграл стипендию на обучение в аспирантуре Манчестерского университета в Англии по теме "Применение методов статистической физики для анализа онлайн‑алгоритмов машинного обучения". Так что можно сказать, что я занимался нейронками еще до того, как это стало модным в середине 2000-х.

📌 Без чего не может обойтись ни один ML-инженер?
👱🏼‍♂️: ML-инженер должен уметь если не все, то очень многое. Например, организовать весь жизненный цикл ML разработки: от сбора и обработки данных до обучения и тестирования ИИ моделей, и эффективного внедрения их в производство. Он должен писать код, уметь работать в команде и слышать, чего от него хочет бизнес.

📌 Что самое сложное в работе с реальными данными?
👱🏼‍♂️: Критически важно не просто собрать объёмный датасет, но и обеспечить его высокое качество. На практике именно этап «data cleaning» отнимает до 60–70% всего цикла ML‑проекта. От того, насколько тщательно вы его проработаете, будет зависеть финальная точность вашей модели. Плохие данные испортят любую супермодель, а чистый, правильно размеченный и сбалансированный датасет позволит даже простому алгоритму выдавать топовые результаты.

📌 Главный миф о машинном обучении?
👱🏼‍♂️: Самый распространённый - о том, что ML всё сделает сам. Дали данные, выбрали алгоритм - и всё готово. На практике же успех зависит от тщательной предобработки, грамотной валидации, настройки гиперпараметров и, самое главное, понимания, зачем эта модель нужна. ML - это не волшебная коробка, а набор инструментов, требующих квалифицированного подхода.

📌Что бы ты посоветовал студенту, который хочет развиваться в ML?
👱🏼‍♂️: Читать книги: Для новичков "Глубокое обучение на Python" -Франсуа Шолле; для более детального погружения в тему "Глубокое обучение" - Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенджио, Аарон Курвилль.
Проходить онлайн‑курсы: Andrew Ng’s Machine Learning & Deep Learning Specializations (Coursera), Practical Deep Learning for Coders (Fast.ai), Generative AI Fundamentals (Google Cloud).
Практиковаться: участвовать в Kaggle‑соревнованиях (начни с простого: Titanic, Digit Recognizer) и создавать pet‑проекты (классификатор изображений, детектор объектов, классификатор текста, локальный чатбот по документам и т.д.)

📌Один навык, который не очевиден, но реально помогает в работе?
👱🏼‍♂️: Умение документировать эксперименты и рассказывать историю своих решений. Если вы можете ясно и кратко объяснить, почему выбрали именно эту модель, какие метрики важны и какова бизнес‑ценность результата, за это вас будут ценить не меньше, чем за техническую экспертизу. Хорошая презентация результатов - это 50% успеха ML‑проекта.

📌 ML через 5 лет: каким ты его видишь?
👱🏼‍♂️: Сейчас скорость эволюции ML так велика, что даже краткосрочные прогнозы становятся непростой задачей. Тем не менее уже очевидно, что в ближайшие годы автоматизация многих процессов с помощью машинного обучения выйдет на новый уровень. К этому нужно готовиться - нужно научится делегировать свои рутинные задачи искусственному интеллекту. А также развивать навыки нестандартного системного мышления, чтобы видеть картину в целом. Узко-специализированные шаблонные интеллектуальные задачи будут решены с помощью ИИ. Но для решения масштабных творческих задач все еще будет нужен естественный интеллект. Так что развивайте мышление.

Считаем, что это интервью точно заслуживает твоего 🧡
#modsen_people

Для тех, кто выбирает использовать это лето по максимуму🔥

Обновили наш список актуальных стажировок 🗓
Дай мощный старт своей IT карьере в ближайшие 3 месяца👇🏻

📌 JS (React, React Native, Angular, Node.js)
📌 .NET
📌 iOS
📌 QA

Как подать заявку? 📩

Отправляй свое резюме на почту internship@modsen-software.com или напиши нам здесь @Modsen 🧡
#modsen_стажировка